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基于PCA的决策树算法在心脏病诊断中的应用

主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）可以处理大量过程参数间的关系与变化,排除次要因素,提取主要因素。文章将主成分分析和决策树C4.5算法相结合,提出一种心脏病诊断预测的新方法,该方法采用PCA方法对影响心脏病诊断的众多变量进行降维处理,减少了预测模型的输入量,消除输入数据间的相关性,用C4.5算法建立心脏病诊断的预测模型。经实验证明有效的提高了C4.5算法的分类正确率,提高了心脏病诊断的正确率。     

交-直-交变频调速器在连轧型钢主传动中的应用

该文介绍变频器在型钢连轧机主传动系统中的应用。在我国,连轧中型钢材生产线屈指可数,轧机采用交流电动机的更是少之又少。交流电动机本身有着直流电动机所不具备的以下优点：没有电刷和换向器、结构简单、坚固耐用、经济可靠,不过因为其系一多变量、强耦合、非线性的时变系统,调速比较困难,随着电力电子技术的迅速发展和计算机控制技术以及现代控制理论的引人,交流调速系统才取得长足进步并得以广泛应用。     

核主成分分析在异型纤维识别中的应用

异型纤维自动检验过程中,传统边沿检测方法受到图片质量的影响较大。核主成分分析,直接从原始的灰度图像提取高阶统计信息,相对受图片质量影响较小。本文中,通过核主成分分析方法,提取图像特征,利用支持向量机分类器,实现对异性纤维的自动检验,并应用到异型纤维识别系统中,取得了预期的效果。同时实验结果表明,使用非线性核函数的识别率明显优于线性核函数的识别率。     

常减压装置初馏塔顶产品干点软测量的应用研究

在常减压装置中,影响初馏塔顶石脑油干点的因素很多,反应十分复杂,故难以建立准确的机理模型.针对传统的主元分析法(PCA)或自适应模糊推理系统(ANFIS)建立软测模型中的缺点,本文提出采用主元分析法预处理输入变量,再结合自适应模糊推理系统,进行常减压装置初馏塔顶石脑油干点的软测量模型的改进,能及时测定化工过程的变量,对稳定生产过程,有效控制产品质量具有重要意义.通过MATLAB仿真,表明该改进型方法的软测建模效果较好,建模的训练时间大大节省了,且泛化能力和拟合精度很好.     

用化学计量学方法评定贮存血液细胞品质因素

用自动血液分析仪测定贮存全血的10个化验参数测定,按照主成分分析方法量化处理、计算化验数据,在主成分分析基础上,提出"细胞品质因素"作为综合评定指标的概念.用坐标平面图对贮存全血质量作出准确量化评定.结果说明"细胞品质因素"能较理想的评价贮存血液的质量,表明化学计量学方法在医学化验数据中可发现更多、更有价值的化学规律和生物信息.     

间歇精馏分离乙醇-DEM体系的研究

为除去DEM粗产品中的少量乙醇,获得高纯度DEM产品,测定乙醇-DEM体系的汽液平衡数据,采用间歇精馏法将体系分离精制.确定了精馏工艺条件,考查了原料组成、填料高度等因素对分离的影响,采用理论板数n≥28的填料蒸馏塔,当原料中乙醇含量等于2%时,产品DEM纯度町高于99.6%,回收率超过88%.为以后的工业装置设计及工业化生产提供了充足的实验依据.     

基于主元分析和小波变换的开工过程故障识别

针对蒸汽裂解实验装置的开工过程具有间歇操作,变量间相关性高的特点,传统的故障识别方法无法有效处理这种具有较强动态特性的实际工业生产过程.本文提出利用主元分析,用少量主元反映多个动态变量的综合信息,并利用正交小波变换的多尺度时频分析提取主元中表征工况变化的频带特征,对频带特征进行模式归纳分类,进而识别工况.实验结果证实了所提出方法的可行性和有效性.     

贪婪核主元模糊神经网络在转炉炼钢终点预报中的应用

本文提出基于核思想和贪婪算法的主元模糊神经网络模型,用来进一步提高转炉终点碳含量和 温度预报模型的精度．采用核函数把输入变量向高维特征空间映射以充分挖掘变量的隐藏信息,经贪婪算法 优化选取主元,除去变量的冗余信息,降低输入维数．将提取的主元输入自适应神经模糊推理系统后,网络 以规则的形式来反映数据间蕴含的关系;以此模拟操作工经验,减少经验差异带来的影响．对转炉生产实测 数据进行了仿真,结果表明该模型是有效的．     

不同施肥制度下冀东褐土肥力演化的主成分分析

以冀东褐土为试材,采用主成分分析方法对连续8年不同施肥制度定位试验土壤的肥力演化进行了研究.结果表明,不同施肥制度下作物产量、土壤物理性质、土壤有机碳及氮磷钾养分含量与组成、土壤酶活性等变化各异,冀东褐土肥力演化方向可用土壤养分贮备和供应过程与无机磷积累和尤效化过程表征,不施肥使土壤养分贮备和供应极度匮乏;单施常量NPK化肥和增量NPK化肥造成土壤无机磷无效化过程强烈;有机肥(物)料配施化肥则可使土壤肥力向养分贮备丰富、供应水平高和快速、无机磷有效化程度较高的方向发展.